在七月中旬,Meta发布了其新的预训练和微调模型系列Llama-2,具有开源和商业特性,以便于使用和扩展。基础模型发布了聊天版本和7B、13B和70B的规模。与模型一起,还发表了相应的论文,描述了它们的特点和学习过程中的相关要点,提供了非常有趣的信息。 Llama 1的更新版本,使用了新的公开可用数据的混合进行训练。预训练语...
揭示了通用预训练下 7B（即 70 亿参数）规模的语言模型（LLaMA-2-7B）在数学问题解决方面已经展现出较强的潜力，并可使用基于合成数据的有监督微调方法促使模型愈发稳定地将数学能力激发出来。
阿里云机器学习平台PAI第一时间针对 Llama2 系列模型进行适配,推出全量微调、Lora微调、推理服务等场景最佳实践,助力AI开发者快速开箱。以下我们将分别展示具体使用步骤。 最佳实践:Llama2 全参数微调训练 本实践将采用阿里云机器学习平台PAI-DSW模块针对 Llama-2-7B-Chat 进行全参数微调。PAI-DSW是交互式建模平台,该实...
本方案使用阿里云DSW对Llama-2-7B-Chat模型进行全参数微调。DSW是一款交互式建模平台,适合需要定制化微调模型并追求优化效果的开发者。 准备环境和资源 创建工作空间,详情请参见创建工作空间。 创建DSW实例,其中关键参数配置如下。具体操作,请参见创建DSW实例。 资源规格:推荐使用GU100。本方案选择:ecs.gn7e-c16g1.4...
事实上,通过对数学问题的监督式微调(SFT),LLaMA-2 7B模型在从256个随机生成的答案中选择最佳答案时,已经能够在GSM8K和MATH基准测试中分别达到97.7%和72.0%的准确率。这一成就不仅仅是对模型本身能力的一次展示,更重要的是,它为我们如何提升模型在数学问题解决方面的稳定性提供了新的思路。
在常见的中、英文评测榜单，可以看到，在英文MMLU榜单中，Colossal-LLaMA-2-7B-base在低成本增量预训练的加持下，克服了灾难性遗忘的问题，能力逐步提升（44.47 -> 53.06），在所有7B规模的模型中，表现优异。在中文榜单中，主要对比了CMMLU, AGIEVAL, GAOKAO与 C-Eval，效果远超基于LLaMA-2的其他中文汉化模型...
斯坦福大学推出了基于 LLaMA 7B 模型的指令跟随模型Alpaca 。（公开演示现已停用，直至另行通知。）加州大学伯克利分校、卡内基梅隆大学、斯坦福大学和加州大学圣地亚哥分校的研究人员合作开源了Vicuna，它是 LLaMA 的微调版本，其性能与 GPT-4 相当。伯克利人工智能研究所（BAIR）推出了Koala，这是 LLaMA 的一个版本，...
大语言模型微调是指对已经预训练的大型语言模型(例如Llama-2,Falcon等)进行额外的训练,以使其适应特定任务或领域的需求。微调通常需要大量的计算资源,但是通过量化和Lora等方法,我们也可以在消费级的GPU上来微调测试,但是消费级GPU也无法承载比较大的模型,经过我的测试,7B的模型可以在3080(8G)上跑起来,这对于我们进行...
1. 7B/13B模型的训练自由与微调模型 在实际任务中，Dual Chunk Attention（DCA）框架被应用于7B和13B的Llama2模型，以及它们的聊天模型变体。这些模型在预训练时具有4k的上下文窗口。通过DCA的应用，这些模型能够在不需要额外训练的情况下处理更长的上下文。此外，研究者还对7B/13B的Llama2模型进行了微调，使用了长...
在使用 8 卡训练 / 微调 LLaMA2-7B 时，Colossal-AI 能达到约 54% 的硬件利用率（MFU），处于业界领先水平。而对于预训练任务，以使用 512 张 A100 40GB 预训练 LLaMA2-70B 为例，DeepSpeed ZeRO3 策略因显存不足而无法启动，仅能通过速度衰减较大的 ZeRO3-offload 策略启动。而 Colossal-AI 则因卓越的...